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PaddleDetection

PaddlePaddle / PaddleDetection
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PaddleDetection
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Update PaddleYOLO_MODEL.md about deployment on various hardware for YOLO series models (#7631) 

* Update PaddleYOLO_MODEL.md

* Update PaddleYOLO_MODEL.md
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- [使用指南](#使用指南) - [使用指南](#使用指南)
- [一键运行全流程](#一键运行全流程) - [一键运行全流程](#一键运行全流程)
- [自定义数据集](#自定义数据集) - [自定义数据集](#自定义数据集)
- [FastDeploy多硬件部署](#FastDeploy多硬件部署)
## 简介 ## 简介
...@@ -399,3 +400,29 @@ label_list.txt里的一行记录一个对应种类，如下所示： ...@@ -399,3 +400,29 @@ label_list.txt里的一行记录一个对应种类，如下所示：
person person
vehicle vehicle
``` ```
## FastDeploy多硬件部署
FastDeploy是飞桨推出的统一部署工具，支持云边端部署。目前在YOLO系列支持的部署能力如下所示。具体部署示例，可以前往[FastDeploy仓库](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy)使用。
| | [YOLOv5](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/examples/vision/detection/paddledetection) | [YOLOv6](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/examples/vision/detection/paddledetection) | [YOLOv7](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/examples/vision/detection/paddledetection) | [YOLOv8](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/examples/vision/detection/paddledetection) | [PP-YOLOE+](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/examples/vision/detection/paddledetection) | 部署特色 |
| ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------- |
| [Intel CPU](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/download_prebuilt_libraries.md) | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 集成PaddleSlim一键压缩压缩，实现极致性能 |
| [NVIDIA GPU](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/download_prebuilt_libraries.md) | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 集成PaddleSlim一键压缩工具、CUDA预处理加速，实现极致性能 |
| [飞腾 CPU]() | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | X86 CPU与ARM CPU无缝切换 |
| [昆仑芯 R200*](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/kunlunxin.md) | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 无缝部署Paddle模型 |
| [昇腾310*](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/kunlunxin.md) | 支持 | 即将支持 | 即将支持 | 即将支持 | 支持 | 无缝部署Paddle模型 |
| [算能SC7-FP300*](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/sophgo.md) | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 充分发挥硬件工具链特性，实现模型快速部署 |
| [Jetson](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/jetson.md) | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 集成PaddleSlim一键压缩工具、CUDA预处理加速，实现极致性能 |
| [ARM CPU](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/download_prebuilt_libraries.md) | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 集成PaddleSlim一键压缩工具、预处理加速库FlyCV，实现极致性能 |
| [RK3588*](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/rknpu2.md) | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 支持 | 充分发挥硬件工具链特性，实现模型快速部署 |
| [RV1126*](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/rv1126.md) | 支持 | 暂不支持 | 暂不支持 | 暂不支持 | 支持 | 联合全量化实现模型端到端的优化 |
| [服务化部署](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/serving) | 支持 | 暂不支持 | 暂不支持 | 暂不支持 | 支持 | 实现企业级高并发需求 |
| [视频流部署](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/develop/streamer) | 暂不支持 | 暂不支持 | 暂不支持 | 暂不支持 | 支持 | 调用硬解码核，实现数据零拷贝，充分利用硬件资源 |
备注：
*表示：FastDeploy目前在该型号硬件上测试。通常同类型硬件上使用的是相同的软件栈，该部署能力可以延伸到同软件架栈的硬件。譬如RK3588与RK3566、RK3568相同的软件栈。
「硬件列-纵轴」链接到部署预编译包安装或部署示例，「横轴」跳转到具体部署示例。
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